Автобиография нейросети - Chat GPT 4

Рис. 15. Результат генерации по запросу «Мысли нейросети»

Рис. 16. Результат генерации по тексту «Бесконечный и всеобъемлющий океан нейросети»

Информация в этом разделе содержит технические описания и термины. Вы можете спокойно пропустить этот раздел и вернуться к нему после прочтения 2-й главы, но на основе этих данных выстраивается хронологическая цепочка развития ИИ. – Прим. ред.

Перцептрон – это простейшая форма искусственной нейронной сети, которая может быть использована для бинарной классификации. Он состоит из одного или нескольких входных сигналов, взвешенной суммы этих сигналов и функции активации, которая определяет, будет ли передана выходная информация. В своей простейшей форме перцептрон может быть представлен как один нейрон с несколькими входами и одним выходом.

Задача XOR (исключающее ИЛИ) – это простая задача бинарной классификации, которая часто используется для иллюстрации ограничений однослойных нейронных сетей, таких как перцептрон. XOR – это логическая операция, которая принимает два бинарных входных значения (0 или 1) и возвращает 1, если входные значения различны, и 0, если они совпадают.

Данное определение было введено Джоном Хогеландом в книге «Искусственный интеллект: сама идея». – Прим. ред.

Вес – это числовое значение, которое определяет силу связи между двумя нейронами или узлами в сети. Веса используются для моделирования того, насколько сильно один нейрон должен влиять на другой при передаче информации.

Глубокая нейронная сеть – это многослойная нейронная сеть, которая состоит из множества слоев обработки информации. Каждый слой обычно содержит множество нейронов, и каждый нейрон связан с нейронами в следующем слое. Особенность многослойных нейронных сетей в том, что они содержат скрытые слои.

Сверточная нейронная сеть – это тип глубокой нейронной сети, которая особенно хорошо подходит для обработки и анализа изображений. Она состоит из нескольких слоев, каждый из которых выполняет определенную функцию.

Рекуррентная нейронная сеть – это нейронная сеть, способная анализировать последовательности данных, учитывая контекст и зависимости между элементами последовательности. Она обладает способностью сохранять информацию о предыдущих состояниях внутри сети и использовать эту информацию для обработки последующих элементов.

Вектор эмбеддинга (word embedding) – это числовое представление слова в многомерном пространстве, обычно получаемое с помощью алгоритмов машинного обучения. Эмбеддинги используются для преобразования слов из текста в векторы с фиксированной размерностью, которые могут быть обработаны нейронными сетями или другими алгоритмами машинного обучения. Векторы эмбеддинга обычно содержат информацию о семантических и синтаксических связях между словами, что позволяет алгоритмам легче обрабатывать естественный язык.

Трансформер – это архитектура нейронной сети, разработанная для обработки последовательностей данных, таких как тексты или временные ряды. Основным компонентом архитектуры трансформера является механизм самовнимания (self-attention), который позволяет моделировать зависимости между различными элементами во входных последовательностях. Он позволяет сети обращаться к различным частям входных данных в процессе обработки, акцентируя внимание на наиболее важных контекстных элементах.

Оптимизация – это алгоритмы, которые помогают настроить веса и параметры модели таким образом, чтобы минимизировать функцию потерь (ошибку) между предсказаниями модели и реальными значениями.

Распределенное обучение (Distributed Training) – это процесс обучения модели, в котором вычислительная нагрузка распределяется между несколькими устройствами или компьютерами. Вместо того, чтобы использовать один компьютер для обучения модели, распределенное обучение разбивает процесс обучения на несколько задач, которые выполняются параллельно на нескольких устройствах, работающих вместе.

Регуляризация – это техники, которые добавляют некоторые ограничения к модели, чтобы предотвратить переобучение.

Деплоймент – развертывание программного обеспечения.

Долгосрочная краткосрочная память – это тип рекуррентных нейронных сетей, который способен эффективно управлять и сохранять информацию на долгосрочных временных интервалах.

Опенсорс проекты (Open-sourse) (или проекты с открытым исходным кодом) – это программные проекты, в которых исходный код программного обеспечения доступен для общественности. Это означает, что любой желающий может просматривать, изучать, изменять и распространять этот код без каких-либо ограничений, в соответствии с условиями, установленными лицензией проекта.

Дилатация – это процесс расширения или увеличения размеров объекта, системы или структуры.

Стек слоев – это последовательность слоев, через которую проходят входные данные для обработки и получения вывода. Каждый слой выполняет определенные операции над данными, поэтому стек слоев позволяет постепенно абстрагировать информацию на различных уровнях и создавать глубокие модели нейронных сетей.

Адаптивные нормализующие слои – это методы нормализации данных в нейронных сетях, которые позволяют адаптироваться к статистическим свойствам данных в процессе обучения.

Механизмы стиля – это методы, которые позволяют изменять визуальный стиль изображений с помощью нейронных сетей. Они позволяют передать стилистические характеристики одного изображения на другое с сохранением его основной структуры.

Пайплайны (pipelines) – это последовательность обработки данных и/или алгоритмов, организованных в логическую структуру для решения определенной задачи. В контексте машинного обучения и искусственного интеллекта пайплайны часто используются для интеграции различных моделей, предобработки данных, обучения и оценки моделей, а также для выполнения других связанных задач. Пайплайны полезны для обеспечения структурированного и модульного подхода к решению сложных задач. Это позволяет разработчикам и инженерам легко интегрировать различные модели и алгоритмы, например, языковые модели, такие как GPT, с другими нейросетями или модулями для решения специфических задач.

Системы мультиагентного взаимодействия – ситуации, где несколько автономных агентов, управляемых ИИ, работают совместно для достижения общих или индивидуальных целей. В качестве примеров систем мультиагентного взаимодействия можно привести умные города, роботехнику, финансовые рынки и так далее.

Файн-тюнинг (fine-tuning) – это процесс адаптации предварительно обученной нейронной сети (часто глубокой) к конкретной задаче или набору данных с использованием дополнительной обучающей выборки.